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            "name": "Linux for Dummies",
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            "description": "This course offers an introduction to work with Linux. We will describe the Linux environment, the first linux commands so participants can start to utilize command-line tools and feel comfortable using bioinformatics softwares through a linux terminal",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//linux/",
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        {
            "id": 354,
            "name": "Introduction aux bonnes pratiques pour des analyses reproductibles",
            "shortName": "Good practices for better reproducibility of analyses",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nL’objectif de cette formation est d’initier les apprenants aux bonnes pratiques pour la reproductibilité des analyses. Ils apprendront à rédiger des rapports d’analyse en R Markdown et à les déposer sur un dépôt GitHub. Les principes FAIR (faciles à trouver, accessibles, interopérables et réutilisables) et les bases de la rédaction de PGD (plans de gestion de données) seront également présentés. Durant la formation, nous utiliserons RStudio et GitHub.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nPrincipes et enjeux de la recherche reproductible\r\nUtilisation de GitHub\r\nGestion des versions d’un document\r\nRédaction de document computationnel\r\nPartage d’un rapport avec ses collaborateurs\r\nPrincipes FAIR et PGD",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "Reproducibility"
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            "learningOutcomes": "L’objectif de cette formation est d’initier les apprenants aux bonnes pratiques pour la reproductibilité des analyses. Ils apprendront à rédiger des rapports d’analyse en R Markdown et à les déposer sur un dépôt GitHub. Les principes FAIR (faciles à trouver, accessibles, interopérables et réutilisables) et les bases de la rédaction de PGD (plans de gestion de données) seront également présentés. Durant la formation, nous utiliserons RStudio et GitHub.",
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        {
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            "name": "Développement d’une application avec R Shiny /",
            "shortName": "R Shiny",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nÀ l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principes de bases et le fonctionnement du package “Shiny”. Ils et elles seront capables de créer leurs premières applications web interactives à partir de scripts R. Les solutions de déploiement d’applications Shiny seront également abordées.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nPrincipes généraux et fonctionnement d’une application Shiny\r\nDéveloppement d’applications Shiny\r\nDéploiement d’applications Shiny",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "Shiny"
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            "name": "Tools for phylogenetic analysis",
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            "description": "You will learn How to find homologs, make multiple alignments, reconstruct the phylogeny, visualize the tree.\r\n\r\nAt the end of the workshop, you will be able to use web tools to reconstruct accurate phylogenies.\r\n\r\nUnless all participants speak French, the course will be taught in English.",
            "homepage": "https://pliniuscursus.univ-amu.fr/formation/tools-for-phylogenetic-analysis/",
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            "name": "Introduction to Microbial Comparative Genomics",
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            "description": "This course offers an introduction to microbial genomics analysis.\r\nIt includes 5 issues: assembly, genome annotation, circos visualization, pan-genome construction, pan-GWAS.",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//bacterialGenomics/",
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                "genomics",
                "Structural genomics",
                "Genome analysis"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/773/?format=api"
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                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png",
            "updated_at": "2023-12-04T14:54:55.468140Z",
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            "hoursPresentations": 5,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/561/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 361,
            "name": "Initiation à Linux / Introduction to Linux",
            "shortName": "Initiation à Linux",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nÀ l'issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales commandes Linux et sauront utiliser le système Linux.\r\n\r\nProgramme\r\n* Connexion (ssh) et transferts de fichiers (scp, rsync)\r\n* Interfaces graphiques (Gnome, KDE) / émulateurs\r\n* Aide en ligne\r\n* Utilisation du shell : le rappel des commandes, l’historique, la complétion\r\n* Système de fichiers : arborescence et chemin d’accès, le répertoire d’accueil…\r\n* Gestion des fichiers et des répertoires\r\n* Principe de protection : les attributs sur les fichiers, les droits d’accès",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "http://edamontology.org/topic_0605"
            ],
            "keywords": [
                "Linux"
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            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [],
            "organisedByOrganisations": [
                {
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                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
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                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
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                    "name": "MIGALE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api"
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            ],
            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2024-01-18T14:43:04.391836Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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            "audienceRoles": [
                "Biologists"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "À l'issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales commandes Linux et sauront utiliser le système Linux.",
            "hoursPresentations": 1,
            "hoursHandsOn": 5,
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            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/586/?format=api"
            ]
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        {
            "id": 345,
            "name": "Graphiques sous R avec ggplot2 / Graphics with R-ggplot2",
            "shortName": "ggplot2",
            "description": "Objectifs pédagogiques :\r\nÀ l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du package R « ggplot2 » et la démarche sous-jacente pour construire un graphique à partir d’un tableau de données. Ils seront capables de réaliser plusieurs types de représentations graphiques, telles que des nuages de points, des courbes, des histogrammes, des diagrammes en bâtons, des boxplots, des heatmaps, etc.  Les stagiaires pourront apporter leur propre tableau de données et pratiquer dessus en fin de formation. \r\n\r\nProgramme :\r\n- Principes généraux liés au package ggplot2 \r\n- Principales fonctions graphiques pour réaliser des nuages de points, des histogrammes, des boxplots, etc. \r\n- Principales fonctions pour jouer sur les coloriages en fonction d’une variable, sur les échelles de couleurs, sur les graduations, sur les représentations multiples, etc.",
            "homepage": "https://migale.inrae.fr/trainings",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0091",
                "http://edamontology.org/topic_0605",
                "http://edamontology.org/topic_2269"
            ],
            "keywords": [
                "Représentations graphiques"
            ],
            "prerequisites": [
                "Langage R de base"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
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                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
                },
                {
                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
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                    "id": 10,
                    "name": "MIGALE",
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2024-01-18T12:50:47.605879Z",
            "audienceTypes": [],
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            "difficultyLevel": "Intermediate",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "À l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du package R « ggplot2 » et la démarche sous-jacente pour construire un graphique à partir d’un tableau de données. Ils seront capables de réaliser plusieurs types de représentations graphiques, telles que des nuages de points, des courbes, des histogrammes, des diagrammes en bâtons, des boxplots, des heatmaps, etc.",
            "hoursPresentations": 1,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/569/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/683/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 379,
            "name": "Manipulating  & Visualizing Data with R",
            "shortName": "R - DataViz",
            "description": "Objectifs\r\n- Importer, structurer, transformer et exporter un tableau de données avec R\r\n- Générer des figures de qualité pour, par exemple, une publication scientifique\r\n\r\nProgramme\r\n- Introduction au tidyverse (metapackage pour manipuler, visualiser et analyser des données)\r\n- Import et export de tableaux de données (csv, excel, google sheet, etc.)\r\n- Manipulation de tableaux de données avec dplyr et tidyr (filtre, aggregation, jointure)\r\n- Manipulation de chaînes de caractères et de dates avec stringr et lubridate\r\n- Introduction aux concepts de visualisation de données\r\n- Apprendre à utiliser ggplot2 grâce à esquisse\r\n- Partager ses résultats avec Quarto",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/r_dataviz",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            ],
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            "accessConditions": "Preregistration required using: https://abims.sb-roscoff.fr/ateliers/preinscription",
            "maxParticipants": 18,
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                    "name": "ABiMS",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ABiMS/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://abims.sb-roscoff.fr/sites/default/files/abims.png",
            "updated_at": "2025-02-21T08:47:18.779528Z",
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                "Graduate",
                "Professional (initial)",
                "Professional (continued)"
            ],
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                "All"
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            "hoursPresentations": 2,
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            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/619/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/716/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 289,
            "name": "Introduction to galaxy: looking for variants in prokaryotes",
            "shortName": "Introduction to galaxy",
            "description": "This course will focus on the technical aspects of using a galaxy server. Accessible without any prerequisite in computer science, it will allow you to master the different fundamental tools of galaxy and will open the doors of bioinformatics analysis for your different projects.\r\nDifferent questions will be addressed through an example of variants analysis in a prokaryotic organism. At the end of this course, on any accessible galaxy instance, you will be able to:\r\n- upload your data\r\n- map them on a reference genome\r\n- find the variants (SNPs) and analyze the results\r\n- generate, manipulate and share your workflows, data and histories\r\n- find the right tools for other analyses and use them in your own project.\r\n\r\nUnless all participants speak French, the course will be taught in English.",
            "homepage": "https://pliniuscursus.univ-amu.fr/formation/galaxy-platform/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0091",
                "http://edamontology.org/topic_0622"
            ],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "Master"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "The first sessions are only available for IM2B students.",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [],
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                    "id": 23,
                    "name": "PACA-Bioinfo",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/PACA-Bioinfo/?format=api"
                }
            ],
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            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z",
            "audienceTypes": [
                "Graduate"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Biologists"
            ],
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            "event_set": []
        },
        {
            "id": 296,
            "name": "Initiation à l’utilisation de Galaxy",
            "shortName": "Initiation Galaxy",
            "description": "Objectifs pédagogiques :\r\nCette formation propose une introduction sur l’interface utilisateur et les fonctionnalités générales d’une plateforme Galaxy.\r\nA l’issue de la formation, les apprenants seront en mesure de :\r\n* connaître les caractéristiques et le fonctionnement d’un portail Galaxy,\r\n* appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\n* être autonome dans le traitement de fichiers et l’exécution d’outils.\r\n\r\nProgramme :\r\n* Prise en main d’un portail Galaxy\r\n* Utilisation de l’historique\r\n* Téléchargement des données à traiter\r\n* Manipulation de fichiers\r\n* Paramétrage et exécution d’outils\r\n* Récupération et visualisation de résultats",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0605"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
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                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
                },
                {
                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
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                    "name": "MIGALE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2024-01-18T12:44:57.722597Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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            "audienceRoles": [
                "All"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "Cette formation propose une introduction sur l’interface utilisateur et les fonctionnalités générales d’une plateforme Galaxy.\r\n\r\nA l’issue de la formation, les apprenants seront en mesure de :\r\n* connaître les caractéristiques et le fonctionnement d’un portail Galaxy,\r\n* appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\n* être autonome dans le traitement de fichiers et l’exécution d’outils.",
            "hoursPresentations": 1,
            "hoursHandsOn": 5,
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/442/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/580/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 287,
            "name": "Introduction to Oxford Nanopore Technology data analyses",
            "shortName": "Introduction to ONT data analyses",
            "description": "This course offers an introduction to ONT data analysis. It includes 5 issues: basecalling, reads quality control, assemblies and polishing/correction, contig quality and structural variants detection.",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//ont/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3673",
                "http://edamontology.org/topic_0196",
                "http://edamontology.org/topic_3168"
            ],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "Linux and knowledge of NGS formats"
            ],
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            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 15,
            "contacts": [],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [],
            "organisedByOrganisations": [],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 24,
                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png",
            "updated_at": "2023-01-24T10:21:58.467251Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (initial)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Life scientists",
                "Biologists"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [
                {
                    "id": 1,
                    "name": "SG-ONT-slides",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/SG-ONT-slides/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "* Understanding limits and advantages of ONT technology\r\n* Manipulating ONT data on a virtual machine on jupyter environment\r\n* Handling mapping, assembly, polishing tools and be able to analyse your own data\r\n* Detecting structural variations using long reads",
            "hoursPresentations": 6,
            "hoursHandsOn": 6,
            "hoursTotal": 12,
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        {
            "id": 381,
            "name": "HOW TO RUN A NF-CORE NEXTFLOW WORKFLOW ON GENOTOUL ?",
            "shortName": "Nextflow/nf-core",
            "description": "This training session is organized by the Genotoul bioinfo platform and aims at learning nf-core workflow submission, error understanding, resuming jobs and ressource reservation. We will present and practice:\r\n\r\nthe Nextflow software\r\nthe nf-core community and pipelines\r\nWhat is a singularity image ?\r\nWhere are installed the nf-core workflows ? Which version do I use ?\r\nHow to run a workflow and which config file is used ?\r\nWhich kind of error I can get ?\r\nHow to resume failed jobs?\r\nHow to handle genome indexes ?\r\nHow to monitor my process and then well configure my workflow ?\r\nHow do you best adjust CPU and RAM reservations?\r\nThis is NOT a bioinformatic training on a particular workflow or a training on how to develop a workflow.\r\n\r\nThis training is focused on practice. It consists of several modules with a large variety of exercises:\r\n\r\nStart at 09:00 am\r\nEnd at 17:00 pm",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/how-to-run-a-nf-core-nextflow-workflow-on-genotoul-2/",
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                "Academic but non-INRAE: 170 € + 20% taxes (TVA)",
                "For INRAE's staff: 150 € no VAT charged;"
            ],
            "topics": [
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            "name": "Introduction to Linux",
            "shortName": "BirdLinux",
            "description": "Objectives\r\n- Understand the principles and advantages of the Linux system\r\n- Know and use the main bash commands. Ability to chain multiple commands using pipes\r\n- Launch programs with arguments\r\n- Gain independence to perform command line analyses\r\n\r\nPedagogical Content\r\n- Introduction to the Linux system.\r\n- File system: directory structure, paths, home directory, file and directory management.\r\n- Principle of protections: reading file attributes, access rights, management of user groups.\r\n- Shell usage: command reminders, input/output redirection, history, completion, launching programs with arguments.\r\n- Commands relevant to bioinformatics: grep, cut, sed, sort, more, etc.\r\n- Connection (ssh) - how to start a session from Linux or Windows PowerShell",
            "homepage": "https://pf-bird.univ-nantes.fr/training/",
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        {
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            "name": "Introduction au text-mining avec AlvisNLP",
            "shortName": "Introduction to text-mining with AlvisNLP",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nCette formation est dédiée à l’analyse de données textuelles (text-mining). L’objectif est l’acquisition des principales techniques pour la Reconnaissance d’Entités Nommées (REN) à partir de textes. Les entités nommées étudiées dans cette formation sont des objets ou concepts d’intérêts mentionnés dans les articles scientifiques ou les champs en texte libre (taxons, gènes, protéines, marques, etc.).\r\n\r\nLes participants vont acquérir les compétences pratiques nécessaires pour effectuer de façon autonome une première approche pour une application de text-mining. Le format est celui de Travaux Pratiques utilisant AlvisNLP, un outil pour la création de pipelines en text-mining développé par l’équipe Bibliome de l’unité MaIAGE. La formation s’adresse à des chercheurs et ingénieurs en (bio)-informatique ou en maths-info-stats appliquées\r\n\r\nProgramme\r\n* Présentation du text-mining et de la Reconnaissance des Entités Nommées (REN)\r\n* Travaux Pratiques sur des techniques de REN en utilisant AlvisNLP\r\n* Projection de lexiques\r\n* Application de patrons\r\n* Apprentissage automatique",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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        {
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            "name": "RNASeq Analysis",
            "shortName": "RNASeq Analysis",
            "description": "Objectives\r\n- Understand the key steps in RNASeq data analysis for a differential expression study\r\n- Know how to perform command-line analysis using Snakemake.\r\n\r\nPedagogical Content\r\nDay 1\r\n- Principle of RNASeq technology: objectives and experimental design.\r\n- Data quality assessment (FastQC, MultiQC).\r\n- Sequence alignment to a reference genome (STAR).\r\n\r\nDay 2\r\n- Differential gene expression analysis (HTSeqCount, DESeq2).\r\n- Functional annotation (GO, Kegg).\r\n- Using the Snakemake workflow system.\r\n- Comparison between RNASeq and 3’SRP methods.\r\n\r\nThe theoretical part is followed by a pipeline run step-by-step on a test dataset. \r\nIt will be possible to start an analysis on your own data.",
            "homepage": "https://pf-bird.univ-nantes.fr/training/rnaseq/",
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                    "name": "BiRD",
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        {
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            "name": "Analyse de données métagénomiques shotgun / shotgun metagenomics",
            "shortName": "Shotgun metagenomics",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nCette formation est dédiée à l’analyse de données métagénomiques procaryotes de type « shotgun » issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous présenterons les étapes bioinformatiques nécessaires pour nettoyer les données brutes et les caractériser d’un point de vue taxonomique. Nous aborderons ensuite les différentes stratégies à employer pour assembler les reads et obtenir des comptages sur des gènes prédits. Enfin nous présenterons quelques outils pour obtenir une annotation fonctionnelle des échantillons. A l’issue des 2 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage shotgun. Ils seront capables d’utiliser les outils présentés sur les jeux de données de la formation. L’ensemble des TP se déroulera sur l’infrastructure de Migale et nécessite une pratique courante de la ligne de commande.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nIntroduction générale sur les données métagénomiques\r\nAssignation taxonomique\r\nNettoyage des données brutes\r\nAssemblage / Binning\r\nPrédiction de gènes procaryotes\r\nAnnotation fonctionnelle\r\nConclusion, limites des méthodes",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "Metagenomics"
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                "Linux/Unix",
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            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
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                    "name": "BioinfOmics",
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
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            "audienceRoles": [],
            "difficultyLevel": "Intermediate",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "Cette formation est dédiée à l’analyse de données métagénomiques procaryotes de type « shotgun » issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous présenterons les étapes bioinformatiques nécessaires pour nettoyer les données brutes et les caractériser d’un point de vue taxonomique. Nous aborderons ensuite les différentes stratégies à employer pour assembler les reads et obtenir des comptages sur des gènes prédits. Enfin nous présenterons quelques outils pour obtenir une annotation fonctionnelle des échantillons. A l’issue des 2 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage shotgun. Ils seront capables d’utiliser les outils présentés sur les jeux de données de la formation. L’ensemble des TP se déroulera sur l’infrastructure de Migale et nécessite une pratique courante de la ligne de commande.",
            "hoursPresentations": 5,
            "hoursHandsOn": 7,
            "hoursTotal": 12,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/572/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/694/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 382,
            "name": "Introduction à l'analyse de données transcriptomiques avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif est de se familiariser avec les étapes d’analyses des données transcriptomiques ou RNA-seq avec référence pour extraire les gènes et fonctions différentiellement exprimés. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\n\r\nAprès une introduction à la transcriptomique, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- évaluer la qualité des données transcriptomiques,\r\n- aligner des données transcriptomiques sur un génome de référence,\r\n- estimer le nombre de séquences par gènes,\r\n- construire et faire une analyse d’expression différentielle des gènes\r\n- faire une analyse de l’enrichissement fonctionnel des gènes différentiellement exprimés",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3308",
                "http://edamontology.org/topic_1775",
                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_3170"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy",
                "RNA-seq",
                "Transcriptomics (RNA-seq)"
            ],
            "prerequisites": [
                "Galaxy - Basic usage"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Formation ouverte au personnel de l’UCA & Associés\r\nAvoir un ordinateur portable et un accès wifi eduroam\r\nAvoir un compte sur la plateforme Galaxy (Faire une demande le cas échéant sur hub.mesocentre.uca.fr)\r\nÊtre familier avec Galaxy",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/807/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [
                {
                    "id": 1,
                    "name": "CNRS - IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20-%20IFB/?format=api"
                },
                {
                    "id": 16,
                    "name": "Université Clermont Auvergne",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Universit%C3%A9%20Clermont%20Auvergne/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 96,
                    "name": "Mésocentre Clermont-Auvergne",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/M%C3%A9socentre%20Clermont-Auvergne/?format=api"
                },
                {
                    "id": 87,
                    "name": "AuBi",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/AuBi/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 31,
                    "name": "AuBi",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/AuBi/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175",
            "updated_at": "2024-06-06T08:06:54.982689Z",
            "audienceTypes": [
                "Undergraduate",
                "Graduate",
                "Professional (initial)",
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Researchers",
                "Life scientists",
                "Biologists"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [
                {
                    "id": 144,
                    "name": "Reference-based RNA-Seq data analysis with Galaxy",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Reference-based%20RNA-Seq%20data%20analysis%20with%20Galaxy/?format=api"
                },
                {
                    "id": 145,
                    "name": "Introduction to Transcriptomics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Introduction%20to%20Transcriptomics/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Check a sequence quality report generated by FastQC for RNA-Seq data\r\n- Explain the principle and specificity of mapping of RNA-Seq data to an eukaryotic reference genome\r\n- Select and run a state of the art mapping tool for RNA-Seq data\r\n- Evaluate the quality of mapping results\r\n- Describe the process to estimate the library strandness\r\n- Estimate the number of reads per genes\r\n- Explain the count normalization to perform before sample comparison\r\n- Construct and run a differential gene expression analysis\r\n- Analyze the DESeq2 output to identify, annotate and visualize differentially expressed genes\r\n- Perform a gene ontology enrichment analysis\r\n- Perform and visualize an enrichment analysis for KEGG pathways",
            "hoursPresentations": 1,
            "hoursHandsOn": 7,
            "hoursTotal": 8,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/637/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 362,
            "name": "Analyse statistique de données RNA-Seq - Recherche des régions d’intérêt différentiellement exprimées",
            "shortName": "Analyse statistique de données RNA-Seq",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n* Se sensibiliser aux concepts et méthodes statistiques pour l’analyse de données transcriptomiques de type RNA-Seq.\r\n* Comprendre le matériel et méthodes (normalisation et tests statistiques) d’un article.\r\n* Réaliser une étude transcriptomique avec R dans l’environnement RStudio.\r\n\r\nProgramme\r\n* Planification expérimentale des expériences RNA-Seq (identification des biais, répétitions, biais contrôlables).\r\n* Normalisation et analyse différentielle : recherche de “régions d’intérêt” différentiellement exprimées (modèle linéaire généralisé).\r\n*Prise en compte de la multiplicité des tests.\r\n\r\nLe cours sera illustré par différents exemples. Un jeu de données à deux facteurs sera analysé avec les packages R DESeq2 et edgeR dans l’environnement RStudio.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3308",
                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_3170"
            ],
            "keywords": [
                "Statistical differential analysis",
                "RNA-seq"
            ],
            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
                },
                {
                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 10,
                    "name": "MIGALE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2024-01-18T14:50:06.093352Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Biologists",
                "Bioinformaticians"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "Objectifs pédagogiques :\r\nSe sensibiliser aux concepts et méthodes statistiques pour l’analyse de données transcriptomiques de type RNA-Seq.\r\nComprendre le matériel et méthodes (normalisation et tests statistiques) d’un article.\r\nRéaliser une étude transcriptomique avec R dans l’environnement RStudio.",
            "hoursPresentations": 4,
            "hoursHandsOn": 8,
            "hoursTotal": 12,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/587/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/695/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 313,
            "name": "RNA-Seq analysis",
            "shortName": "",
            "description": "Introduction to RNA-Seq analysis",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//rnaseq/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Open to South Green close collaborators",
            "maxParticipants": 15,
            "contacts": [],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [],
            "organisedByOrganisations": [],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 24,
                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png",
            "updated_at": "2023-12-04T15:04:39.023455Z",
            "audienceTypes": [],
            "audienceRoles": [],
            "difficultyLevel": "Intermediate",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "",
            "hoursPresentations": 6,
            "hoursHandsOn": 8,
            "hoursTotal": 14,
            "personalised": false,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/473/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/471/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/563/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 360,
            "name": "Modélisation in silico de structures 3D de protéines. Prédiction de mutations, de fixation de ligands",
            "shortName": "Modélisation de structures 3D de protéines",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du logiciel PyMOL. Ils seront capables de les appliquer pour visualiser leur système biologique d’intérêt, et d’effectuer des commandes basiques d’identification de poches catalytiques, de profilage de surface électrostatique, et de mutations d’acides aminés.\r\n\r\nAussi, ils connaîtront les bases et les outils de bioinformatique structurale et seront autonomes pour effectuer des modèles de protéines par prédiction (Alphafold2), calculer les meilleures poses de fixation de leur(s) ligand(s) (Autodock4) et reconstruire l’éventuel assemblage biologique.\r\n\r\nBonus : Ils s’approprieront ces outils avec une demi-journée dédiée à la modélisation de leur système d’étude : protéines, interactions protéines/ADN, arrimage de ligand, etc.\r\n\r\nProgramme\r\nVisualiser :\r\n* Maîtriser les bases de la visualisation des protéines en 3D avec PyMOL.\r\nComprendre :\r\n* Analyser des structures 3D de protéines (RX ou RMN).\r\n* Identifier des homologues avec HHpred.\r\n* Modéliser par prédiction sa protéine d’intérêt avec Alphafold2.\r\nPrédire :\r\n* Savoir calculer des meilleures poses de ligands avec Autodock.\r\n* Prédir et modéliser les mutations in silico.\r\n\r\n- Points forts et limites des différents outils\r\n- ️“hand- on tutorials”\r\n- Plus une session dédiée : «bring your own protein»",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_1317"
            ],
            "keywords": [
                "Protein structures",
                "2D/3D",
                "Protein/protein interaction modelisation"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
                },
                {
                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [],
            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2024-01-18T14:36:41.185563Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (initial)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Biologists",
                "Bioinformaticians"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "A l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du logiciel PyMOL. Ils seront capables de les appliquer pour visualiser leur système biologique d’intérêt, et d’effectuer des commandes basiques d’identification de poches catalytiques, de profilage de surface électrostatique, et de mutations d’acides aminés.\r\n\r\nAussi, ils connaîtront les bases et les outils de bioinformatique structurale et seront autonomes pour effectuer des modèles de protéines par prédiction (Alphafold2), calculer les meilleures poses de fixation de leur(s) ligand(s) (Autodock4) et reconstruire l’éventuel assemblage biologique.\r\n\r\nBonus : Ils s’approprieront ces outils avec une demi-journée dédiée à la modélisation de leur système d’étude : protéines, interactions protéines/ADN, arrimage de ligand, etc.",
            "hoursPresentations": 4,
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